Hive学习笔记——Hive中的分桶

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对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。

把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：

（1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接（Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大较少JOIN的数据量。

（2）使取样（sampling）更高效。在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便。

按我的理解，所谓Hive中的分桶，实际就是指的MapReduce中的分区。根据Reduce的数量，分成不同个数的文件。

我们以一个demo进行说明。

创建分桶表

drop table stu_buck;
create table stu_buck(id int, name string, score double)
clustered by(id) into 4 buckets
row format delimited
fields terminated by ',';

设置变量,设置分桶为true, 设置reduce数量是分桶的数量个数

set hive.enforce.bucketing = true;
set mapreduce.job.reduces=4;

我们从另外一个表student查询数据放到该表中，student中的表数据如下：

开始往创建的分桶表插入数据(插入数据需要是已分桶, 且排序的)

可以使用distribute by(id) sort by(id asc)

排序和分桶的字段相同的时候也可以使用Cluster by(字段)

注意使用cluster by 就等同于分桶+排序(sort)

可以尝试以下几种方式：

insert into table stu_buck
select id,name,score from student distribute by(id) sort by(id asc);insert overwrite table stu_buck
select id,name,score from student distribute by(id) sort by(id asc);insert overwrite table stu_buck
select id,name,score from student cluster by(id);insert overwrite table stu_buck
select id,name,score from student cluster by(id) sort by(id); 报错,cluster 和 sort 不能共存

效果：

我们来查看以下文件的内容：

dfs -cat /user/hive/warehouse/test.db/stu_buck/000000_0;

dfs -cat /user/hive/warehouse/test.db/stu_buck/000001_0;

dfs -cat /user/hive/warehouse/test.db/stu_buck/000002_0;

dfs -cat /user/hive/warehouse/test.db/stu_buck/000003_0;

注：1、order by 会对输入做全局排序，因此只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。
2、sort by不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序。因此，如果用sort by进行排序，并且设置mapred.reduce.tasks>1，则sort by只保证每个reducer的输出有序，不保证全局有序。
3、distribute by(字段)根据指定的字段将数据分到不同的reducer，且分发算法是hash散列。
4、Cluster by(字段) 除了具有Distribute by的功能外，还会对该字段进行排序。
5、创建分桶表并不意味着load进数据也是分桶的，你必须先分好桶，然后再放到表中。

因此，如果分桶和sort字段是同一个时，此时，cluster by = distribute by + sort by

分桶表的作用：最大的作用是用来提高join操作的效率；但是两者的分桶数要相同或者成倍数。

为什么可以提高join操作的效率呢？因为按照MapReduce的分区算法，是Id的HashCode值模上ReduceTaskNumbers，所以一个ID会分到同一个桶中，这样合并就不用整个表遍历求笛卡尔积了，对应的桶合并就可以了。